在机器学习中，标签（Label）是我们要预测的目标变量，例如，分类问题中的类别标签，回归问题中的实值目标。特征（Feature）则是用来预测标签的输入变量，它们是从原始数据中提取出来，用于表征数据的属性。特征和标签构成了机器学习问题的基础：使用特征来预测标签。
什么是机器学习
机器学习是一种人工智能（AI）的方法，通过让计算机从数据中学习并自我改进。它基于数据模型，通过算法来解决预测、分类、聚类等问题，而特征和标签是构建这些模型的基础。
什么是特征
特征是输入数据的某种定量表示，它们是从原始数据中提取出来，用于表征数据的属性。例如，在处理图像数据时，特征可能包括像素值、颜色、纹理等；在处理文本数据时，特征可能包括单词频率、句子长度等。选择合适的特征是机器学习任务中的关键一步，因为模型的性能在很大程度上取决于特征的选择。
什么是标签
标签是我们希望模型预测的目标变量。在监督学习中，每个样本都有一个或多个相应的标签。例如，在图像分类任务中，标签可能是图片的类别；在回归任务中，标签可能是一个连续的数值。标签提供了模型在训练过程中的“反馈”，模型会根据标签调整其预测，以减小预测和真实标签之间的差异。
特征和标签在机器学习中的作用
特征和标签构成了机器学习问题的基础：使用特征来预测标签。模型在训练过程中学习到如何利用特征来做出较好的预测。这种学习过程通常需要大量的标注数据，即已知特征和对应标签的数据。然后，训练得到的模型可以用于预测新的、未标注的数据。
延伸阅读
特征工程
特征工程是指使用专业知识来创建能够改进机器学习算法性能的特征的过程。这可能包括选择有用的特征、创建新的特征，或者将现有特征转化为更适合机器学习算法的形式。虽然深度学习的发展使得可以直接从原始数据中学习特征，但在许多问题上，好的特征工程仍然可以显著提高模型的性能。
